気軽に計測データを分析したいみなさん、 こんにちは、ソリューションアーキテクトの伊勢です。 せっかくデータ収集しても、こんな悩みはないですか。 収集したデータをどう利活用したらいいかわからない 分析ツールを導入したけどどう分析したいかわからない 分析結果をどう考察したらいいかわからない IoTあるあるですね。 今回は専門的な分析知識を使わず、 intdashの収集データをノーコードで分析したいと思います。 生成AIはChatGPTの最新版GPT-5を利用します。 1 はじめに データ分析とは GPT-5と

本記事は 2025 年 10 月 23 日に公開された Brian Beach による “Teaching Kiro new tricks with agent steering and MCP” を翻訳したものです。 はじめに 過去 3 年間、私は数百の顧客がソフトウェア開発に AI ツールを採用するのを支援してきました。これらの顧客の多くは、独自のライブラリ、ツール、さらにはドメイン固有言語（DSL）を開発しています。ワークフロー自動化言語、設定構文、ルールエンジンなど、これらのカスタマイズはビジネス

本記事は、2025 年 10 月 16 日に公開された “ Launch phase steps for successful launches on Amazon GameLift Servers ” を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の西坂信哉が担当しました。 ゲームが急激にヒットした場合に備え、最初から成功に向けた準備をしておくことが重要です。本記事では、 Amazon GameLift Servers でマルチプレイヤーゲームを立ち上げる際に考慮すべき重要な点につ

はじめに さくらインターネットでプロダクトマネージャーとして働いている荒木です。 さくらのAI Engineは、基盤モデル搭載済みのGPUサーバーで推論処理ができるAPIサービスです。テキスト生成・分類・埋め込み・音声認 […]

はじめに：なぜDevContainerとuvの組み合わせなのか ども！新卒のスムーズな開発のために環境を作っていたりする龍ちゃんです。直近でPythonのDevContainer環境を作る機会がありまして、 今までpipで環境を作っていました 。どうせなら、モダンな環境で作り直して渡そうと考えていました。モダンなPython開発環境に求められる要素は何でしょうか？ 再現可能な環境 : チーム全員が同じ環境で開発できる 高速なパッケージ管理 : ストレスのない依存関係のインストール 拡張性 : 必要に応じて

はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの小沼 俊治です。 今回は、AIを活用した RAG アプリケーションの仕組みを無料で体験できるハンズオン環境 を用意しました。 このハンズオンでは、 LangChain 、LLM に PC 内のローカルで動かす Open source LLM 、ベクトルデータベースの Milvus といったオープンソースのプロダクトを使用します。 学習は、JupyterLab（Jupyter Notebook） の Notebook 形式でステップごとに用意した教材 を使って進め

生成AIモデルの推論や学習における環境は、Linuxが利用されていることが多いですが、最近はコンシューマで利用されるGeForceなども性能向上し、モデルの推論やファインチューニングなどを行えるようになってきています。 ただし、GeForceを利用してモデルの推論や学習を行おうとしたときには、OSがWindowsであることがほとんどだと思います。 Windows上でLinuxを動作させる仕組みであるWindows Subsystem for Linux(WSL)とコンテナの仕組みを利用すれば、コンテナを利

ブログ執筆者倍増計画 NTT DATAでは、2025年4月からZennでの技術ブログを始めました。 これまでに約140記事が投稿され、比較的盛り上がっていると思うのですが、もっと執筆者を増やしたいけどどうしたらいいかなと広報部の方から聞かれたりしています。 「なんで俺に聞くねん」と思ったりもしたのですが、一説によると、技術ブログを始めることになったきっかけは私が社長に言った一言だったらしく、私は知らない間にブロガーとして認知されていたようでした。 そこで、 さすがに責任の一端を感じ、 せっかく自由にブログ

Amazon Web Services(AWS)が提供する新しいAIエージェントプラットフォームAmazon Bedrock AgentCoreにおいて、AgentCore Observabilityの代わりにLangfuseを利用するノウハウをここでは提供します。 色々ブログなどを読んで試していて、情報が古かったりしてうまくいかなかったので、2025年10月時点での最新情報として記載したいと思います。 なお、AWSのBedrock AgentCoreの公式サンプルであるStrands Agent wit

はじめに QAグループのWebチームのroです。 実際のQA案件業務においては、中古車のテストデータを大量に生成する必要がありますが、その手順は複雑で注意点も多く、作業には多くの時間を要していました。 この課題を解決するため、Playwrightを活用し、中古車データ生成の全工程を自動化しようと思っています。 この取り組みを社内の「Vibe Coding」イベントにおいて実施し、Vibe Codingの手法を用いて中古車データ自動生成用のPythonスクリプトを実装しました。 Vibe Codingとは？

G-gen の min です。 Agent Development Kit （ADK）の Web UI による評価とデバッグの方法を解説します。 はじめに ADK とは 評価とデバッグ Event とは 必要な依存関係 デバッグ機能 概要 Events ビュー Trace ビュー 評価機能 概要 1. テストケースの作成 2. 評価の実行 3. 結果の分析 実践 実践例 1. 正常系の動作確認 2. 異常系のデバッグ 3. プロンプトの調査と改善 4. 回帰テストの作成 はじめに ADK とは Agent

こんな方へ特におすすめ 第一弾を読んで、実際にAI相棒を作ってみた方 AIの応答が思った通りにならず、チューニング方法に悩んでいる方 プロンプトエンジニアリングで、AIの性能を最大限に引き出したい方 AIのちょっぴりおかしな、でも愛おしい振る舞いに興味がある方 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！AI相棒の開発ブログ、第二弾へようこそ！ 前回の記事 では、 LlamaIndex と Ollama を使って、自分だけの知識を持つ「AI相棒」を爆速で立ち上げる方法をご紹介しました。しかし、

Elasticsearchのパフォーマンスを正確に把握したいと思ったことはありませんか？ Elasticsearchのアップグレードを前に、「この変更でパフォーマンスが低下（リグレッション）したらどうしよう」と不安になったことはありませんか？ あるいは、新しいCPUやRAM、ディスクを選定する際に「どちらが我々のワークロードに本当に最適なのか」をデータで証明する必要に迫られたり、インデックス速度向上のためにパイプラインを調整したものの「その効果がどれほどだったか」を正確に示せなかったり。さらには、苦労して

LINEヤフー株式会社では、技術に関するイベントや勉強会の主催・協賛などを行っています。最新情報は各リンク先でご確認ください。タイミングによっては、申し込み開始前や既に満席となっていることがあります。...

はじめに エンタープライズ 第一本部、2025 Japan AWS Jr. Champions の佐藤悠です。 私は Kubernetes を触る機会が多く、その中でも監視に最近興味を持っています。 監視を実現するセキュリティソリューションの中に Tetragon などが挙げられますが、この監視のベースとなっている技術にeBPFがあります。 このeBPFをEC2 インスタンス の Amazon Linux 上で動かして、その面白さと何が起きているのかを解説します。 はじめに Linuxユーザー空間/カーネ